論文の概要: Rethinking Attention Gated with Hybrid Dual Pyramid Transformer-CNN for Generalized Segmentation in Medical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18199v1
• Date: Sun, 28 Apr 2024 14:37:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 17:33:28.854534
• Title: Rethinking Attention Gated with Hybrid Dual Pyramid Transformer-CNN for Generalized Segmentation in Medical Imaging
• Title（参考訳）: 医用画像における一般化セグメンテーションのためのハイブリッドデュアルピラミッドトランス-CNNによる注意喚起
• Authors: Fares Bougourzi, Fadi Dornaika, Abdelmalik Taleb-Ahmed, Vinh Truong Hoang,
• Abstract要約: 本稿では,強力なCNN-Transformerエンコーダを効率的に構築するためのハイブリッドCNN-Transformerセグメンテーションアーキテクチャ(PAG-TransYnet)を提案する。 我々のアプローチは、デュアルピラミッドハイブリッドエンコーダ内のアテンションゲートを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.07490339960335
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Inspired by the success of Transformers in Computer vision, Transformers have been widely investigated for medical imaging segmentation. However, most of Transformer architecture are using the recent transformer architectures as encoder or as parallel encoder with the CNN encoder. In this paper, we introduce a novel hybrid CNN-Transformer segmentation architecture (PAG-TransYnet) designed for efficiently building a strong CNN-Transformer encoder. Our approach exploits attention gates within a Dual Pyramid hybrid encoder. The contributions of this methodology can be summarized into three key aspects: (i) the utilization of Pyramid input for highlighting the prominent features at different scales, (ii) the incorporation of a PVT transformer to capture long-range dependencies across various resolutions, and (iii) the implementation of a Dual-Attention Gate mechanism for effectively fusing prominent features from both CNN and Transformer branches. Through comprehensive evaluation across different segmentation tasks including: abdominal multi-organs segmentation, infection segmentation (Covid-19 and Bone Metastasis), microscopic tissues segmentation (Gland and Nucleus). The proposed approach demonstrates state-of-the-art performance and exhibits remarkable generalization capabilities. This research represents a significant advancement towards addressing the pressing need for efficient and adaptable segmentation solutions in medical imaging applications.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンにおけるトランスフォーマーの成功に触発されて、トランスフォーマーは医療画像のセグメンテーションのために広く研究されてきた。 しかし、トランスフォーマーアーキテクチャのほとんどは、最近のトランスフォーマーアーキテクチャをエンコーダやCNNエンコーダとの並列エンコーダとして使用している。 本稿では,強力なCNN-Transformerエンコーダを効率的に構築するためのハイブリッドCNN-Transformerセグメンテーションアーキテクチャ(PAG-TransYnet)を提案する。 我々のアプローチは、デュアルピラミッドハイブリッドエンコーダ内のアテンションゲートを利用する。 この方法論の貢献は3つの重要な側面にまとめることができる。 一 異なる規模における顕著な特徴を強調するためのピラミッド入力の利用。 (二)PVT変換器を組み込んで様々な解像度の長距離依存を捉えること。 (iii)CNNとTransformerの両方のブランチから特徴を効果的に融合させるDual-Attention Gate機構の実装。 腹部多臓器セグメンテーション、感染セグメンテーション(Covid-19と骨転移)、顕微鏡組織セグメンテーション(GlandとNucleus)など、さまざまなセグメンテーションタスクの総合的な評価を通じて行われる。 提案手法は最先端の性能を示し,優れた一般化能力を示す。 本研究は, 医用画像応用における効率的かつ適応的なセグメンテーションソリューションの必要性に対処する上で, 重要な進展を示すものである。

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